Description and prediction: Knowledge discovery in university databases
Tanım ve tahmin: Üniversite veritabanlarında bilgi keşfi
- Tez No: 477414
- Danışmanlar: YRD. DOÇ. MUSTAFA HAYRİ TONGARLAK
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Eğitim ve Öğretim, İşletme, Computer Engineering and Computer Science and Control, Education and Training, Business Administration
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2017
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Boğaziçi Üniversitesi
- Enstitü: Sosyal Bilimler Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: İşletme Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 126
Özet
Makine öğrenmesini içeren veri madenciliği yöntemleri iş hayatında yıllardır uygulanmaktadır ve bugün bu yöntemler yükseköğretimdeki eğitimciler ve veri bilimcileri tarafından büyük ilgi görmektedir. Bir öğrencinin üstün başarı ile mezun olma yolunda olup olmadığına dair doğru ve erken tahmin, risk altındaki öğrencilerin uygun şekilde desteklenmesini ve en başarılı öğrencilerin bu yolda kalabilmesini garanti altına almak adına yöneticiler, eğitimciler ve danışmanlar için çok önemlidir. Bu çalışma, 2 yıl veya altındaki akademik veri ile öğrencilerin üstün başarı ile mezun olup olmayacağını doğru bir şekilde tahmin etmek için bazı tahmin modellerinin değerlendirilmesi ve geliştirilmesine yönelik veritabanlarında bir bilgi keşfi yöntemi sunmaktadır. Tahmin modellerinin geliştirilmesinde, öğrencilerin başarısının bazı önemli unsurları ile birlikte öğrenci deneyimi ile ilgili ek anlayışlar tanımlanmaktadır
Özet (Çeviri)
Data mining methods, including machine learning, have been applied for many years in business contexts and are now receiving a great deal of attention from educators and data scientists in higher education. Accurate, early prediction of whether a student is on track to graduate with distinction is a critical tool for administrators, educators, and advisers to ensure that at risk students are properly supported and students on the path to the highest success are able to stay on track. This study proposes a knowledge discovery in databases approach toward the development and evaluation of several prediction models to accurately predict with two years of academic data or less whether students will graduate with distinction. In developing the prediction models, several important factors of students' success are identified as well as additional insights about student experience.
Benzer Tezler
- Öğretim yönetim sistemi üzerinde üniversite (lisans) düzeyindeki öğrenci hareketliliğinin veri madenciliği yöntemleriyle analizi
Analysis of student use of learning management system through data mining methods in undergraduate level
ÖZKAN ÖZBAY
Yüksek Lisans
Türkçe
2015
Eğitim ve ÖğretimBaşkent ÜniversitesiBilgisayar ve Öğretim Teknolojileri Eğitimi Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. HALİL ERSOY
- An efficient mining approach of frequent data item sets on large uncertain databases
An efficient mining approach of frequent data item sets on large uncertain databases
ISSE HASSAN SHEIKH NUR
Yüksek Lisans
İngilizce
2015
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolMarmara ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MELİH KIRLIDOĞ
- A novel structural protein-protein interaction network model: Its applications on drug off-target prediction and genotype-phenotype linkage
Yeni bir yapısal protein-protein etkileşimi ağ modeli: Bu modelin ilaç uzak-hedeflerinin tahmininde ve genotip-fenotip bağlantısı kurmaktaki uygulamaları
HATİCE BİLLUR ENGİN ARAS
Doktora
İngilizce
2013
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKoç ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ATTİLA GÜRSOY
PROF. DR. ZEHRA ÖZLEM KESKİN ÖZKAYA
- Mali yapı analizlerinde çok boyutlu modeller
Multi-dimensional models in financial structural analyses
SERKAN ANIL
Yüksek Lisans
Türkçe
1997
Mühendislik Bilimleriİstanbul Teknik Üniversitesiİşletme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MEHMET BOLAK